- •Министерство сельского хозяйства рф
- •080200 "Менеджмент"
- •Содержание
- •Предисловие
- •Тема 1. Введение в эконометрику
- •Предмет эконометрики
- •Основные задачи эконометрики
- •3. Особенности эконометрического метода
- •Вопросы для самоконтроля:
- •4. Типы данных и моделей
- •Тема 2. Основы эконометрического анализа
- •Понятие о корреляции и регрессии
- •2. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и моделирования
- •3. Общие принципы проверки статистических гипотез
- •Понятие о корреляции и регрессии
- •2. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и моделирования
- •3. Общие принципы проверки статистических гипотез
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 3. Однофакторные корреляционно - регрессионные модели и возможности их применения для анализа и прогноза
- •1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
- •2. Особенности оценки параметров нелинейных моделей
- •3. Методика построения модели парной регрессии
- •1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
- •2. Особенности оценки параметров нелинейных моделей
- •3. Методика построения модели парной регрессии
- •Линейная модель.
- •Равносторонняя гипербола.
- •Степенная модель.
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 4: многофакторная корреляция и регрессия
- •Решение вопроса о спецификации модели
- •Описание методов устранения или уменьшения мультиколлинеарности:
- •2. Уравнение многофакторной регрессии, его построение и интерпретация
- •3. Система показателей тесноты многофакторной связи
- •4. Методика проведения анализа на основе построения уравнения многофакторной линейной регрессии
- •5. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •Соблюдение требований, которым должен удовлетворять ряд остатков.
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 5. Системы эконометрических уравнений
- •1.Системы уравнений в эконометрике
- •2. Модели системы одновременных уравнений и их составляющие
- •3. Решение проблем идентификации
- •4. Методы решения систем одновременных уравнений
- •Косвенный метод наименьших квадратов
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 6. Временные ряды. Основные типы трендов
- •Виды и построение временных рядов
- •Основные этапы изучения, моделирования и прогнозирования временных рядов
- •2. Основные типы трендов
- •1. Метод разности средних двух частей одного и того же ряда.
- •Определение критерия Стьюдента и его сравнение с табличным значением.
- •Линейный тренд
- •Характеристика параметров линейного тренда.
- •Параболический тренд
- •Гиперболический тренд
- •Экспоненциальный тренд
- •Логарифмический тренд
- •Логарифмический тренд обладает следующими свойствами:
- •3. Методы распознавания типа тренда и оценки его параметров
- •4. Понятие сезонных колебаний и сезонной составляющей
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 7. Автокорреляция временных рядов
- •1. Автокорреляция и авторегрессия
- •Виды автокорреляции:
- •Свойства коэффициента автокорреляции:
- •2. Методы изучения автокорреляции
- •3. Принимают или отклоняют каждую гипотезу с вероятностью (1-α) на основе следующего рисунка:
- •Взаимосвязь временных рядов
- •Методы коррелирования:
- •4 Коинтеграция: понятие, методы проверки гипотезы о ее наличии
- •Методы проверки гипотезы о коинтеграции:
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Глоссарий
- •Литература
- •Приложение 1.
- •Приложение 2. Функция стандартного нормального распределения
- •Приложение 5.
- •Вопросы для зачета
Параболический тренд
Параболический тренд обычно выражается полиномом II порядка, уравнение которого имеет следующий вид:
Значение
параметров параболы II
порядка такие же, как и в уравнение
прямой, кроме
.
Тренд в форме параболы II порядка применяют для отражения тенденций динамики, для которых на некотором, обычно непродолжительном, этапе развития свойственно примерное ускорение абсолютных изменений уровней.
Значение параметров уравнения параболы
Параметр уравнения |
Содержание параметров |
|
Коэффициент тренда, численно равный среднему выровненному уровню для момента или периода времени, принятого за начало отсчета ( = 0) |
|
Коэффициент тренда,
характеризующий средний за весь
период среднегодовой прирост, который
уже не является константой, а изменяется
равномерно со среднем ускорением,
равным
|
|
Главный параметр уравнения, константа, характеризующая ускорение |
Основные свойства параболического тренда:
- Наблюдаются неравные, но равномерно возрастающие или равномерно убывающие абсолютные изменения за равные промежутки времени.
- Парабола имеет две ветви: восходящую с увеличением уровней признака и нисходящую с их уменьшением.
- Поскольку свободный член уравнения как значение показателя в начальный момент отсчета времени обычно бывает величиной положительной, характер тренда определяется знаками параметров и :
а) при > 0 и > 0 имеет место восходящая ветвь, т.е. тенденция к ускоренному росту уровней;
б) при < 0 и < 0 имеет место нисходящая ветвь, т.е. тенденция к ускоренному сокращению уровней;
в) > 0 и < 0 имеет место либо восходящая ветвь с замедляющимся ростом уровней, либо обе ветви параболы – восходящая и нисходящая, если их считать единым процессом;
г) при < 0 и > 0 имеет место либо нисходящая ветвь с замедляющимся сокращением уровней, либо обе ветви – нисходящая и восходящая, если их считать единой тенденцией.
- Цепные темпы изменений либо уменьшаются, либо некоторое время возрастают, но при достаточно длительном периоде рано или поздно темпы роста обязательно начинают уменьшаться, а темпы сокращения уровней при < 0 и < 0 обязательно начинают возрастать (по абсолютной величине относительного изменения).
Для вычисления параметров , , по методу наименьших квадратов строят следующую систему нормальных уравнений с тремя неизвестными.
Система нормальных уравнений для параболического тренда:
При
переносе начала отсчета периодов
(моментов) времени в середину ряда, суммы
нечетных степеней номеров этих периодов
и
равняются нулю. Следовательно, второе
уравнение становится уравнением с одним
неизвестным. Отсюда можно выразить
параметр
:
=
Оставшиеся уравнения образуют систему двух уравнений с двумя неизвестными:
Сокращённая система уравнений для параболического тренда:
Параболическое уравнение тренда достаточно редко встречается в анализе экономических явлений и процессов.
